कोडेक डेटा को जानबूझकर बदलकर गतिशील विकृतियाँ बनाना — ग्लिच सौंदर्यशास्त्र। संपीड़न त्रुटियों का इरादतन दुरुपयोग।
आप कंप्रेस्ड वीडियो डेटा के साथ काम कर रहे हैं और अचानक पाते हैं: गति कई फ़्रेमों तक फैल जाती है, रंग ब्लॉकों में धुंधले हो जाते हैं, अलग-अलग छवि तत्व खुद को डुप्लिकेट करते हैं या ज्यामितीय रूप से विकृत हो जाते हैं। यह कैमरे की खराबी नहीं है - यह डेटामोशिंग है, और आप इसे जानबूझकर नियंत्रित कर सकते हैं।
डेटामोशिंग तब होता है जब आप कंप्रेस्ड वीडियो के आंतरिक संदर्भ फ़्रेमों में हेरफेर करते हैं। H.264 या ProRes जैसे कोडेक प्रारूप हर फ़्रेम को पूरी तरह से संग्रहीत नहीं करते हैं - वे तथाकथित I-फ़्रेम (कुंजी फ़्रेम) संग्रहीत करते हैं और उनसे P-फ़्रेम और B-फ़्रेम प्राप्त करते हैं, जिनमें केवल गति वेक्टर और अंतर होते हैं। जब आप इस संरचना को गड़बड़ करते हैं - उदाहरण के लिए, विभिन्न अनुक्रमों से P-फ़्रेम को मिलाकर या I-फ़्रेम को हटाकर - दृश्य कलाकृतियाँ उत्पन्न होती हैं: गति डेटा पूरी तरह से गलत स्थानिक क्षेत्रों पर लागू होता है, रंग की जानकारी वस्तु सीमाओं के पार फैल जाती है।
सेट पर ऐसा स्वाभाविक रूप से नहीं होता है। आप डेटामोशिंग को विशेष रूप से पोस्ट-प्रोडक्शन में बनाते हैं - या तो Avidemux जैसे विशेष उपकरणों के माध्यम से या रॉ डेटा स्तर पर सीधे वीडियो फ़ाइलों को संपादित करके। कुछ लोग Python या इसी तरह के कस्टम स्क्रिप्ट के साथ काम करते हैं। यह प्रभाव विशेष रूप से उच्च गति या तेज कट के साथ स्पष्ट रूप से काम करता है, क्योंकि कोडेक त्रुटियां तब सबसे अधिक दिखाई देती हैं।
व्यवहार में, आपको दो चीजों की आवश्यकता होती है: पहला, असंपीड़ित या न्यूनतम रूप से संपीड़ित स्रोत सामग्री - बिटरेट जितना अधिक होगा, परिणाम उतना ही अधिक नियंत्रणीय होगा। दूसरा: धैर्य। कोडेक डेटा में प्रत्येक परिवर्तन के लिए पुनः एन्कोडिंग की आवश्यकता होती है, और हर हेरफेर वांछित रूप की ओर नहीं ले जाता है - बहुत कुछ परीक्षण और त्रुटि है।
सौंदर्यशास्त्र स्वयं: गति निशान जो छवि सीमाओं से परे जाते हैं, ब्लॉक-जैसे रंग क्षेत्र, विषयों के दोहराव। यह जानबूझकर डिजिटल, ग्लिची, लगभग क्षतिग्रस्त या पुरानी फ़ाइलों की तरह दिखता है। कुछ निर्देशक इसका उपयोग स्वप्न दृश्यों या मनोवैज्ञानिक भटकाव के लिए करते हैं। अन्य लोग इसे संगीत वीडियो या प्रयोगात्मक कार्यों में एक दृश्य रूपांकन के रूप में उपयोग करते हैं। प्रभाव की अपनी उपस्थिति है - यह गति धुंधलापन नहीं है, ट्रैकिंग त्रुटि नहीं है, बल्कि कुछ वास्तविक रूप से अलग है।
महत्वपूर्ण: डेटामोशिंग पुराने, कम परिष्कृत कोडेक्स के साथ बेहतर काम करता है। आधुनिक 10-बिट सामग्री अनियंत्रित परिणाम दे सकती है। और यह लुक अब कोई ट्रेंड नहीं है - जो लोग इसका उपयोग करते हैं, उनके पास एक कथात्मक औचित्य होना चाहिए, न कि केवल 2010 के YouTube कलाकृतियों के लिए पुरानी यादें।
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क्विज़
1. Zu welchem Department gehört „Datamoshing"?